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用“纯视觉”方案做低速自动驾驶,「扫地僧」瞄准千亿级环卫市场

晰数塔互联网快讯
2019-09-30 15:15

在自动驾驶行业里，城市环卫清扫车是商业化落地速度最快的场景之一。

36氪近日接触到的扬州零碳环保科技有限公司成立于2018年1月，主要产品是扫地僧无人驾驶环卫系统，客户包括环卫公司、物业公司和政府等。

该公司创始人兼CEO陈硕认为，人工智能的价值是把人类从繁重、肮脏、重复性的工作中解放出来。全球60亿人口里，大概有5亿人口从事环卫行业。根据他们的调研，一个县级市每年的环卫服务订单可以达到2亿元人民币，而中国大概有3000个县级市，加起来总体市场规模是6000亿元，非常可观。

而从商业模式的角度来看，自动驾驶环卫清扫车的优势也是显而易见的。陈硕对36氪说，首先，自动驾驶技术最主要的商业价值是替代驾驶员。Robo-Taxi和干线物流都只能替代1-2个驾驶员，但自动驾驶清扫车可以替代8-10个清洁工；其次，从风险的角度看，不管是运输人还是运输货物，都比运输垃圾的风险大得多；第三，清扫车是全球通用的，不管是美国、中国还是德国，清扫方式都很相似，因此，这套自动驾驶清扫方案可通过租赁等方式推广到国外，定价能提高几倍，收入可观。

谈及与同行的差异化优势，陈硕表示，在感知层面的技术路径选择上，他们采用的是“纯视觉”的人工智能算法，性价比高，有别于同行昂贵的激光雷达等多传感器融合方案。

陈硕博士毕业于英国剑桥大学，曾担任2010年上海世博会零碳馆馆长，是英国低碳建筑评议员。虽然主张用“纯视觉”做自动驾驶清扫车，但他从2005年就开始研究激光雷达，博士毕业论文是关于激光雷达和神经网络结构设计。

在陈硕看来，激光雷达用于自动驾驶，其实有很多缺点。一方面，激光雷达只能提供距离信息，没有语义信息，不能直接体现周边环境物体的内容；另一方面，一般的激光雷达顶多能看到30米外的物体，观测距离十分有限；而且，除了固态激光雷达以外，旋转式的激光雷达雷达寿命较短，一旦出故障很难修理；同时，高线束激光雷达一秒钟只能转5转，这意味着它对环境的更新频率是一秒钟5帧，但自动驾驶清扫车需要一秒钟更新50帧。

而扫地僧自动驾驶清扫车是采用定制化摄像头和视频处理器、采用自主研发的芯片和视觉定位算法，其芯片可以进行每秒30万亿次的计算，每秒可实时处理将近400张画面，再结合视觉定位算法，每秒可处理将近4000个周边关键物体的位置和距离信息。

此外，陈硕提到，现在市面上大多数自动驾驶清扫车都是对一块区域进行全方位清扫，而他们公司的清扫车能够视觉识别垃圾种类，包括塑料瓶、玻璃瓶、果皮纸屑等，再进行有针对性的清扫；同时，扫地僧清扫车是把“垃圾清运车”和“清扫车”合二为一，也就是说，清扫车不需要再配一个“垃圾清运车”来专门收垃圾，因为清扫车内部空间连续工作10个小时才会被填满。

同时，很多自动驾驶清扫车都是在原有环卫车的基础上进行改装，但扫地僧收购了一家环卫公司的工程师团队，可以进行软硬件的自主研发。比如，在清扫车的硬件设计方面，该车的每个轮子都配备一个轮毂电机，可以做360度原地转向，能在公园和小巷等狭窄地带自由行驶和清扫。

陈硕告诉36氪，目前，他们的自动驾驶清扫车已经在江苏试运营3个月，并拿到了200台的订单，今年年底前会组建200台车的车队，通过租赁等方式给客户提供清扫服务。

同时，他们计划在年底发布新一代清扫车，租赁价格折算清洁面积为0.025元/平方米，每台车的清扫宽度是1.5米，清扫速度是10公里/小时，每小时清扫15000平方米。与之相比，清洁工的每小时清扫面积200平方米、每小时工资20元，折算清洁面积为0.1元每平方米。也就是说，清扫车的清洁成本只有人类清洁工的1/4。

用“纯视觉”方案做低速自动驾驶,「扫地僧」瞄准千亿级环卫市场